numpy和pandas是python的科學計算包，其常用於深度學習中的資料處理，在此將自己的學習情況進行記錄。
筆者在ubuntu18.04的系統直接開啟終端輸入：pip install numpy,pip install pandas 進行numpy、pandas 安裝
定義乙個矩陣
import numpy as np
array = np.array([[
1,2,
3],[
2,3,
4]])
print
(array)
#out
#[[1 2 3]
#[2 3 4]]
#檢測矩陣維數
print
('number of dim:'
,array.ndim)
#out
#number of dim: 2
#輸出矩陣的shape，指的是矩陣的是幾行幾列
print
('shape'
,array.shape)
#out
#shape (2, 3)
#輸出矩陣的size,指的是矩陣的元素個數
print
('size'
,array.size)
#out
#size 6
import numpy as np
＃指定矩陣元素的資料型別
a = np.array([1
,22,3
],dtype = np.int32)
#零矩陣
a = np.zeros((3
,4))
print
(a)#out
#[[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
#[0. 0. 0. 0.]]
#one矩陣資料型別為int32
b = np.ones((3
,4),dtype=np.int32)
print
(b)#out
#[[1 1 1 1]
#[1 1 1 1]
#[1 1 1 1]]
#empty矩陣
a = np.empty((3
,4),dtype =
int)
print
(a)#out
#[[0 0 0 0]
# [0 0 0 0]
#[0 0 0 0]]
#建立乙個arange
a = np.arange(10,
20,2)
print
(a)#out
#[10 12 14 16 18]
#reshape arange
a = np.arange(20)
.reshape(4,
5)print
(a)#out
#[[ 0 1 2 3 4]
#[ 5 6 7 8 9]
# [10 11 12 13 14]
#[15 16 17 18 19]]
#建立乙個linespace
a = np.linspace(1,
10,20)
print
(a)#[ 1. 1.47368421 1.94736842 2.42105263 2.89473684 3.36842105
# 3.84210526 4.31578947 4.78947368 5.26315789 5.73684211 6.21052632
# 6.68421053 7.15789474 7.63157895 8.10526316 8.57894737 9.05263158
# 9.52631579 10. ]
import numpy as np
a = np.array([[
12,15,
56,78]
,[4,
8,10,
67]])
b = np.arange(8)
.reshape((2
,4))
print
(a,'\n\n'
,b)#[[12 15 56 78]
# [ 4 8 10 67]]
#[[0 1 2 3]
# [4 5 6 7]]
print
(a+b)
#[[12 16 58 81]
# [ 8 13 16 74]]
print
(a-b)
#[[12 14 54 75]
# [ 0 3 4 60]]
print
(a*b)
#[[ 0 15 112 234]
# [ 16 40 60 469]]
a = np.array([[
12,23]
,[23,
45]])
b = np.arange(4)
.reshape((2
,2))
print
(np.dot(a,b)
)#矩陣乘法
#[[ 46 81]
# [ 90 158]]
print
(a.dot(b)
)#[[ 46 81]
# [ 90 158]]
a = np.random.random((2
,4))
print
(a)# [[0.64884017 0.04167766 0.34324214 0.05950857]
#[0.59265584 0.95970562 0.23995345 0.54768889]]
print
(np,
sum(a)
)#3.4332723447547036
print
(np.
sum(a,axis=0)
)#每列的sum
#[1.24149601 1.00138328 0.58319559 0.60719746]
print
(np.
sum(a,axis=1)
)#每行的sum
#[1.09326853 2.34000381]
#同理print
(np.
min(a)
)print
(np.
min(a,axis=0)
)print
(np.
min(a,axis=1)
)#0.04167765849314753
#[0.59265584 0.04167766 0.23995345 0.05950857]
#[0.04167766 0.23995345]
print
(np.
max(a)
)print
(np.
max(a,axis=0)
)print
(np.
max(a,axis=1)
)#0.9597056239070333
#[0.64884017 0.95970562 0.34324214 0.54768889]
#[0.64884017 0.95970562]
numpy和pandas中set option總結
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Numpy和Pandas的區別
首先來說說ndarray，numpy提供了乙個n維度的資料型別 ndarray 他描述了相同型別的items集合 1.ndarray中所有元素的型別都是相同的，而python列表中的元素型別是任意的，所以，ndarray在儲存元素的時候，記憶體可以連續。而python原生list就只通過定址法找到下...
python安裝numpy和pandas的方法步驟
最近要對一系列資料做同比比較，需要用到numpy和pandas來計算，不過使用python安裝numpy和pandas因為linux環境沒有外網遇到了很多問題就記下來了。首要條件，python版本必須是2.7以上。linux首先安裝依賴包 yum y install blas blas devel ...